This paper explores the traditional indicators that small-scale farmers in Gaza province in southern Mozambique use to predict drought events on their rain-fed farms. It analyzes the contextual situation regarding the accuracy and reliability of the traditional prediction methods under the current weather and conditions of climate uncertainty and variability, and the opportunities that their prediction methods can bring to reduce their current and future exposure and vulnerabilities to drought. Farmers use a total of 11 traditional environmental indicators to predict drought, either individually or combined, as required to increase their prediction certainty. However, the farmers perceive that current unpredictability, variability, and changes in weather and climate have negatively affected the interpretation, accuracy, and reliability of most of their prediction indicators, and thus their farming activities and their ability to predict and respond to drought. This, associated with the reduced number of elders in the community, is causing a decline in the diversity, and complexity of interpretation of indicators. Nonetheless, these difficulties have not impeded farmers from continuing to use their preferred prediction methods, as on some occasions they continue to be useful for their farming-related decisions and are also the main, or sometimes only, source of forecast. Considering the role these methods play in farmers’ activities, and the limited access to meteorological forecasts in most rural areas of Mozambique, and the fact that the weather and climate is expected to continually change, this paper concludes that it is important to enhance the use of traditional prediction methods. However, the increase of the accuracy and reliability, and continued existence of the methods depends on the farmers’ own abilities to enhance, preserve, and validate them by tailoring the traditional methods used to work with the new environmental, weather, and climatic conditions, or through the development of new methods.
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边坡系统稳定性可靠性研究 总被引：4，自引：2，他引：2
论述了复杂边坡系统稳定性研究中引入可靠性理论的必要性。总结了边坡系统可靠性分析的研究内容和研究方法,其主要内容为：影响边坡系统稳定性因素的可靠性研究、可靠计算模型的研究、边坡不稳定性空间预测的可靠性研究、边坡不稳定性时间预测的可靠性研究。分析了目前研究中存在的问题,提出了进一步研究的方向。 相似文献
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阐述了应用综合地质探测技术,提高地质预测预报可靠性的方法.这一综合方法可为矿井安全生产提供地质保障. 相似文献
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针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,提出了将遗传算法与神经网络结合,同时优化网络结构的权值与阈值的思想,建立了基于遗传算法的混凝土坝抗震可靠度预测的神经网络模型。该模型分别对混凝土坝抗滑稳定可靠度、抗压可靠度和抗拉可靠度进行了预测,并与BP神经网络预测结果进行比较。结果表明,遗传神经网络模型可靠,预测精度高,在岩土工程中利用该方法进行可靠性问题预测是有效及可行的。 相似文献
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近些年来,神经网络技术在矿产普查与勘探中被广泛应用,但是神经网络技术在成矿预测中存在明显的不足,它只是根据目标模式识别输入模式,而没有直接考虑变量和地质单元之间的关系,而且预测结果的可靠性很难评价。而特征分析方法是通过研究区内已知地质单元的研究,查明地质变量之间的内在联系并确定它们的找矿意义。因此,以华北地块北缘的铅锌矿成矿预测为例,把神经网络技术和特征分析结合起来进行成矿预测,可以弥补神经网络技术的不足,还可以提高预测成果的可靠性。这对找矿工作有很好的实际意义。 相似文献
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边坡稳定性分析中,模糊点估计法能同时考虑模糊不确定性和随机不确定性因素。针对传统模糊点估计法计算工作量大的缺点,提出一种神经网络改进模糊点估计法。利用拉丁超立方抽样法和径向基函数神经网络（RBF）建立边坡安全系数的预测模型;对黏聚力和内摩擦角等模糊随机变量取λ截集,并在各截集水平对参数进行组合;利用建立的预测模型对各参数组合的安全系数进行预测;最后由统计矩点估计法计算边坡的可靠度指标。实例分析表明：改进模糊点估计法使用方便、结果可靠,且能通过增加λ截集水平的数目来提高计算精度。对于含有2～4个模糊随机变量的边坡,采用改进模糊点估计法计算可靠度时λ截集水平的数目可近似取25。 相似文献
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基于集对分析的滑坡变形动态建模研究 总被引：4，自引：1，他引：3
滑坡是一个确定-不确定的动态系统,其变形表现出复杂的非线性演化特征。为了克服传统分析方法在处理系统不确定性方面的不足,将集对分析法（SPA）引入岩土变形监测分析领域,并结合层次分析法（AHP）提出了滑坡变形动态预测模型,给出了基于概率论的最优预测算法,提出并证明了集对论中最大同一度在等势条件下存在极限解,据此提出位移势的概念。在位移势的基础上,进行SPA二次建模,提出了基于SPA的滑坡变形与水库蓄水过程相关性动态分析模型。运用上述预测模型对新近发生的刘家沱滑坡进行变形监测定量分析,实践证明：最优预测值具有良好的短期预报精度;位移势能够表征系统当前状态下位移所能达到的最大潜力,可作为短期预测的上限值,其变化能够反映系统宏观层面上的演化特征,对滑坡演变加速预警具有指导意义;运用集对分析方法进行滑坡变形响应滞后效应的定量研究是一条可行的新思路,反演结果与实际情况吻合;该方法在岩土监测分析领域有良好的应用前景。 相似文献
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在隐伏矿体三维预测中,预测模型的准确性在很大程度上取决于找矿指标对矿化富集部位的指示性。然而,找矿指标容易受到找矿概念模型可靠性和成矿信息提取有效性限制,从而影响预测的准确性。论文以山东大尹格庄金矿隐伏矿体三维预测为例,基于深度学习方法,构建矿床深部隐伏矿体三维预测模型,旨在利用深度网络模型,学习获得对矿化具有显著指示性的找矿指标,提升三维预测的准确性。该方法将三维地质模型及其形态特征转换为适合卷积网络二维图像,采用卷积神经网络实现找矿指标的自动提取,并构建三维地质模型到矿化富集地段的定量关联。利用该方法建立了大尹格庄金矿的三维预测模型,经与几种人工建立找矿指标预测模型的对比分析,表明基于深度学习的预测模型较大地提升了预测准确性。 相似文献
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笔者提出的生油门限统计预测模型近年来用一些正式发表的数据验证后,效果较好。这些数据有的是在训练数据的给定区间之外,其验证效果比区间内的数据更有说服力。文中用以考核的资料分别来自:1)匈牙利东南部上第三系;2)青海省柴达木盆地旱2井;3)非洲尼日尔三角洲盆地。1)和3)的考核结果是肯定的,2)的结果则与模型预测值不一致。本文对不一致的原因作了扼要的讨论。 相似文献
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利用一系列处理方法,特别是利用剔除拟合法替代水平叠加技术,可获得高分辨率、高保真度和高信噪比的地震资料。对该资料解释后认为具有以下特点：（１） 能提高地震资料的分辨率和信噪比;（２） 为地震资料的反演处理提供较理想的基础资料;（３） 能提高储层预测的精度;（４） 能提供合理的角道差三维数据体。 相似文献
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The evaluation of variability in ultimate pile capacity from the load-settlement data is useful in the context of code calibration and reliability based design in pile foundations. This paper examines the applicability of two non-linear analytical methods to calculate the load-settlement response of piles using actual test data in terms of percentage deviation from the measured capacity. The degree of agreement associated with each method with respect to field test data is quantified using two different failure criteria (FHWA and Eurocode) for determination of the ultimate load of pile. The analytical methods are used to quantify the variability associated with the soil-pile interface parameters and ultimate capacity using Monte Carlo simulations, which is useful in load-resistance factored/reliability design of pile foundations. Study reveals that variability depends on the method of analysis, percent deviation of prediction from measured values and failure criteria. 相似文献
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